Traitement massivement parallèleEn informatique, le traitement massivement parallèle (en anglais, massively parallel processing ou massively parallel computing) est l'utilisation d'un grand nombre de processeurs (ou d'ordinateurs distincts) pour effectuer un ensemble de calculs coordonnés en parallèle (c'est-à-dire simultanément). Différentes approches ont été utilisées pour implanter le traitement massivement parallèle. Dans cette approche, la puissance de calcul d'un grand nombre d'ordinateurs distribués est utilisée de façon opportuniste chaque fois qu'un ordinateur est disponible.
Mémoire mortethumb|Une PROM (1983) Originellement, l'expression mémoire morte (en anglais, Read-Only Memory : ROM) désignait une mémoire informatique non volatile dont le contenu est fixé lors de sa programmation, qui pouvait être lue plusieurs fois par l'utilisateur, mais ne pouvait plus être modifiée. Avec l'évolution des technologies, la définition du terme mémoire morte (en français) ou read only memory (en anglais) a été élargie pour inclure les mémoires non volatiles dont le contenu est fixé lors de leur fabrication, qui peuvent être lues plusieurs fois par l'utilisateur et qui ne sont pas prévues pour être modifiées.
Conception de circuits intégrésLa conception (ou le design) de circuits intégrés (ou puces électroniques) consiste à réaliser les nombreuses étapes de développement (flot de conception ou design flow) nécessaires pour concevoir correctement et sans erreurs une puce électronique. Le point d'entrée est une spécification fonctionnelle qui décrit le fonctionnement voulu de la puce, ainsi que des contraintes non fonctionnelles (surface, coût, consommation...).
Circuit LCUn circuit LC est un circuit électrique contenant une bobine (L) et un condensateur (Capacité). C'est ainsi qu'on obtient le phénomène de résonance électrique. Ce type de circuit est utilisé dans les filtres, les tuners et les mélangeurs de fréquences. Par conséquent, son utilisation est répandue dans les transmissions sans fil en radiodiffusion, autant pour l'émission que la réception. thumb|200px|Circuit LC série et parallèle thumb|upright=1.
Réseau de neurones à impulsionsLes réseaux de neurones à impulsions (SNNs : Spiking Neural Networks, en anglais) sont un raffinement des réseaux de neurones artificiels (ANNs : Artificial Neural Networks, en anglais) où l’échange entre neurones repose sur l’intégration des impulsions et la redescente de l’activation, à l’instar des neurones naturels. L’encodage est donc temporel et binaire. Le caractère binaire pose une difficulté de continuité au sens mathématique (cela empêche notamment l’utilisation des techniques de rétropropagation des coefficients - telle que la descente de gradient - utilisées classiquement dans les méthodes d'apprentissage).
Models of neural computationModels of neural computation are attempts to elucidate, in an abstract and mathematical fashion, the core principles that underlie information processing in biological nervous systems, or functional components thereof. This article aims to provide an overview of the most definitive models of neuro-biological computation as well as the tools commonly used to construct and analyze them.
Mémoire RAM non volatileUne mémoire RAM non volatile est une mémoire informatique qui est à la fois une mémoire RAM (qui permet l'accès direct à ses composantes) et une mémoire non volatile (qui ne perd pas son information lorsque l'alimentation électrique est interrompue). Différentes technologies ont été utilisées pour implanter la mémoire RAM non volatile. thumb|upright=0.8|Mémoire à tores de ferrite d'un CDC 6600 de 1961, capacité 1024 bits Les tores de ferrite utilisés jusqu'au début des années 1970 dans la construction des ordinateurs étaient une forme de mémoire RAM non volatile.
Network analysis (electrical circuits)In electrical engineering and electronics, a network is a collection of interconnected components. Network analysis is the process of finding the voltages across, and the currents through, all network components. There are many techniques for calculating these values; however, for the most part, the techniques assume linear components. Except where stated, the methods described in this article are applicable only to linear network analysis.
Réseau de neurones artificielsUn réseau de neurones artificiels, ou réseau neuronal artificiel, est un système dont la conception est à l'origine schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques, et qui par la suite s'est rapproché des méthodes statistiques. Les réseaux de neurones sont généralement optimisés par des méthodes d'apprentissage de type probabiliste, en particulier bayésien.
Applications de l'intelligence artificielleL'intelligence artificielle, définie comme intelligence présentée par les machines, a de nombreuses applications dans la société actuelle. Plus précisément, c'est l'IA faible, la forme d'IA avec laquelle les programmes sont développés pour effectuer des tâches spécifiques, qui est utilisée pour un large éventail d'activités, y compris le diagnostic médical, le commerce électronique, le contrôle des robots et la télédétection. L'IA a été utilisée pour développer et faire progresser de nombreux domaines et industries, y compris la finance, la santé, l'éducation, le transport, et plus encore.
